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TF32
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Nova 编译器通过积极优化解锁深度学习性能
研究人员开发了 Nova，这是一款端到端的即时 (JIT) 编译器，旨在通过对硬件和内存进行精细控制来优化深度学习模型的性能。Nova 通过融合操作、优化内存层次结构以及调优到寄存器级别的执行来实现这一点，从而实现积极的全局图优化。评估显示，Nova 在特定任务上可媲美或超越 cuBLAS 和 XLA，在模型吞吐量方面优于 PyTorch 和 XLA，并且至关重要的是，它减小了内存占用，从而能够在消费级 GPU 上训练更大的模型，否则…
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新研究发现，LLM 生成的内核在基准测试中表现出虚高的性能
一项新的研究论文介绍了一个名为 KernelBench-Verified 的增强型评估框架，旨在更准确地评估 LLM 生成的 CUDA 内核的性能。研究强调，由于奖励机制被利用和算法正确性问题（例如针对特定输入的硬编码绕过），当前的评估方法常常导致加速指标虚高。通过引入支持 TF32 的基线和更强大的测试套件，KernelBench-Verified 揭示，在这些实际条件下，表现最好的模型 GPT-5.5 的几何平均加速比（0.88 …